GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等

 
 

    gpu和深度学习 更多内容
  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeedAccelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型大规模数据集的训练。D

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU加速型

    OpenGL 4.5 Vulkan 1.0 支持CUDAOpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡,显存为16 GB。 实例可虚拟化分片: 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/41/2 显存为2 GB、4 GB8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度诊断ECS

    该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent,支持脚本下发执行。 若E CS 未安装UniAgent,则无法免登录发送命令,详细内容,请参见为ECS安装UniAgent。 仅Linux操作系统的ECS支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。 操作系统类型 版本 CPU架构

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件使用DCGM-Exporter监控GPU指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 精度调优前准备工作

    thon三方库版本、模型源码等与标杆环境(GPU/CPU)设置的不一致导致,为了在定位过程中少走弯路,需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外,问题定位主要基于GPU环境NPU环境上运行的过程数据做对比,所以需要分别准备GPUNPU训练环境,大部分场景需要规模相同的训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU驱动概述

    自行购买配置使用GRID License。此外,GRID驱动配合vDWS类型License,也支持CUDA,用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型(G系列)实例默认已安装特定版本的GRID驱动,但GRID License需自行购买配置使用,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向典

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 约束与限制

    限制项 限制描述 创建CCI实例的用户账号限制 已通过实名认证。 单个用户的资源数量容量配额限制 云容器实例对单个用户的资源数量容量限定了配额,您可以登录华为云控制台,在“资源 > 我的配额>服务配额”页面,查看各项资源的总配额及使用情况。 说明: 如果当前配额不能满足业务要求

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU调度概述

    GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源,GPU资源使用可以分为如下两种模式: GPU静态分配(共享/独享):按比例给Pod分配GPU显卡资源,支持独享(分配单张/多张显卡)共享(部分显卡)方式。 GPU虚拟化:UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建GPU函数

    创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题: 创建函数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU故障处理

    Error页面中确认详细原因。然后将详细原因错误信息,根据GPU设备所在的节点类型(ECS或BMS),联系对应的客服进行处理。 GPU虚拟化设备可用内存远小于GPU物理显存 登录GPU虚拟化节点。 执行/usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi,观测目标GPU卡的物理显存,记录其序号。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    “标准策略”:扫描的网站URL数量耗时都介于“极速策略”深度策略”两者之间。 有些接口只能在登录后才能访问,建议用户配置对应接口的用户名密码,漏洞管理服务才能进行深度扫描。 父主题: 网站扫描类

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    器翻译对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度效率。DeepSpeed提供了各种技术优化策略,包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用计算资源分配。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速 云服务器 需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 调度概述

    云原生混部解决方案围绕VolcanoKubernetes生态,帮助用户提升资源利用率,实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业离线作业类型,通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源(即申请量与使用量的差值)利用起来,实现资源超卖混合部署,提升集群资源利用率。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了